Une analyse provocante sur l’avenir du RAG (Retrieval-Augmented Generation) face à l’évolution des LLMs. L’article explore pourquoi les fenêtres de contexte étendues et les agents IA pourraient rendre obsolètes les techniques actuelles de chunking, d’embeddings et de reranking, bouleversant ainsi nos approches traditionnelles de l’IA générative.

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